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Tagged: ElasticSearch

[汇总] ElasticSearch经验 0

Elasticsearch

[汇总] ElasticSearch经验

图解ElasticSearch原理，你可收好了! Elasticsearch 技术分析（九）：全文搜索引擎Elasticsearch，这篇文章给讲透了！ Elasticsearch 如何做到快速检索 – 倒排索引的秘密 为什么 ElasticSearch 比 MySQL 更适合复杂条件搜索 一次惊心动魄的ElasticSearch集群灾难恢复记！

[转]全文搜索引擎选 ElasticSearch 还是 Solr？ 0

Elasticsearch

[转]全文搜索引擎选 ElasticSearch 还是 Solr？

最近项目组安排了一个任务，项目中用到了全文搜索，基于全文搜索 Solr，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步，而且是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索–ES。 其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题。但是先不考虑本身设计的合理性，领导需要开发，所以我开始踏上了搭建 ES 服务的道路，从零开始，因为之前完全没接触过 ES，所以通过本系列来记录下自己的开发过程。

[转]超详细的Elasticsearch高性能优化实践 0

Elasticsearch

[转]超详细的Elasticsearch高性能优化实践

1. ES 性能调优 ES 的默认配置，是综合了数据可靠性、写入速度、搜索实时性等因素。实际使用时，我们需要根据公司要求，进行偏向性的优化。 1-1. 写优化 假设我们的应用场景要求是，每秒 300 万的写入速度，每条 500 字节左右。 针对这种对于搜索性能要求不高，但是对写入要求较高的场景，我们需要尽可能的选择恰当写优化策略。 综合来说，可以考虑以下几个方面来提升写索引的性能： 加大 Translog Flush ，目的是降低 Iops、Writeblock。 增加 Index Refresh 间隔，目的是减少 Segment Merge 的次数。 调整 Bulk 线程池和队列。 优化节点间的任务分布。 优化 Lucene 层的索引建立，目的是降低 CPU...

[总结]从10秒到2秒！ElasticSearch性能调优实践 0

Elasticsearch

[总结]从10秒到2秒！ElasticSearch性能调优实践

做过数据收集、数据开发、数据存储的同学相信对这个简称并不陌生，而 ElasticSearch（以下简称 ES）则在 ELK 栈中占着举足轻重的地位。 前一段时间，我亲身参与了一个 ES 集群的调优，今天把我所了解与用到的调优方法与大家分享，如有错误，请大家包涵与指正。

[转]基于Elasticsearch分布式搜索引擎的架构原理 0

Elasticsearch

[转]基于Elasticsearch分布式搜索引擎的架构原理

1. （1）倒排索引到底是啥？ 要了解分布式搜索引擎，先了解一下搜索这个事儿吧，搜索这个技术领域里最入门级别的一个概念就是倒排索引。 我们先简单说一下倒排索引是个什么东西。

[转]400+节点Elasticsearch集群的运维经验 0

Elasticsearch

[转]400+节点Elasticsearch集群的运维经验

Meltwater 的工程师通过官方技术博客分享了他们如何运行和维护 400+ 节点的 Elasticsearch 集群。主要介绍了业务中积累的时间序列数据的特点、数据量和每日滚动索引策略，以及他们对 Elasticsearch 版本的选择（没错，目前他们使用的是 1.X，而且做了源码级的修改）、为何不选择托管的云服务、索引结构和分片规划等，最后重点介绍了他们在性能方面的努力和经验，给出了一个性能参考列表。

[转]日均5亿查询量，京东到家订单中心ES架构演进 0

Elasticsearch

[转]日均5亿查询量，京东到家订单中心ES架构演进

京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。 我们把订单数据存储在 MySQL 中，但显然只通过 DB 来支撑大量的查询是不可取的。 同时对于一些复杂的查询，MySQL 支持得不够友好，所以订单中心系统使用了 Elasticsearch 来承载订单查询的主要压力。

[转]携程新一代监控告警平台Hickwall架构演进 0

System Monitor

[转]携程新一代监控告警平台Hickwall架构演进

监控告警是网站可用性的第一道防线，为网站提供更加实时可靠高效的监控告警，对互联网企业具有非凡的意义。致力于这个目标，经过不断地改进，携程新一代监控告警平台 Hickwall 在存储效率、查询速度和告警可靠性方面都有了极大的改善。 本文将从存储、聚合、告警三个方面介绍 Hickwall 在核心架构方面的演进。

[转]分布式之elk日志架构的演进 0

Theory & Solution

[转]分布式之elk日志架构的演进

1. 日志系统的必要性? 最早定位生产问题，就是连上一台机器，然后用使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。如果发现不在这台机器上，就去另一台机器上查日志。有经历过上述步骤的童鞋们，请握个抓！ 然而，当你的生产上是一个有几千台机器的集群呢？你要如何定位生产问题呢？又或者，你哪天有这么一个需求，你需要收集某个时间段内的应用日志，你应该如何做？ 为了解决上述问题，我们就需要将日志集中化管理。这样做，可以提高我们的诊断效率。同时也有利于我们全面理解系统。

[转]滴滴Elasticsearch多集群架构实践 0

Elasticsearch

[转]滴滴Elasticsearch多集群架构实践

Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎，提供了海量数据实时检索和分析能力。Elastic 公司开源的一系列产品组成的 Elastic Stack，可以为日志服务、搜索引擎、系统监控等提供简单、易用的解决方案。